深度伪造检测
按清单记录线索

常见线索集中在六类：面部边界（发际线、眼镜边缘融合）、眼部（眨眼频率、眼球反光）、光影（光源方向与阴影）、口型（音画同步、牙齿细节）、帧与压缩（相邻帧抖动、分辨率跳变）、来源与元数据（EXIF 缺失、二次截图）。本页把每类拆成可勾选条目，并写明「为什么会出现」与「局限」两部分。

不能。低码率压缩、弱光拍摄、美颜滤镜、老设备编码和多次转发都会造成边缘模糊、肤色跳变或帧间抖动；反过来，高质量合成可能几乎看不出这些征象。本页的勾选结果只表示「建议核查强度」，不是真伪百分比，也不鉴定视频真假。

常见技术路线包括：识别生成模型留下的频域与纹理伪影、检测帧间时序不连续、比对生理信号（眨眼、脉搏引起的光变化），以及来源追溯与数字水印。学术研究中的检测器对未在训练集中出现的新模型往往明显退化，因此实际核查更依赖多线索交叉与来源证据。

deepfake 是更宽的概念，涵盖人脸替换、表情驱动、语音合成、全身动作生成等；换脸通常特指把一个人的脸替换到另一段视频上。两者在观察征上有重叠，但语音克隆不会出现面部边缘问题，表情驱动也未必改变身份，核对时要按具体类型选条目。

先保留原始文件与来源链接，记录时间、发布账号与传播路径；再用本页清单逐项核对并把线索导出成报告；比对同一事件的其它来源与官方发布；涉及法律、新闻或纠纷时交由专业鉴定机构与平台处理。本页不上传图片或视频，哈希在本机计算，且不做结论性判断。